滴滴出行
可观测平台资深研发工程师
可观测平台资深研发工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Apm
Clickhouse
可观测性
系统架构
链路追踪
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
大厂核心研发岗，技术栈前沿，薪资优厚，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2350 个在招 · 其中后端开发 约 130 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 470 个在招
职位详情
关于这个职位
负责滴滴可观测平台（Metric/Log/Trace）的研发与架构构建，探索AI在观测领域的应用落地
同时参与体系治理，包括规范制定、框架维护及运营平台建设，确保系统的高效性与稳定性
最低要求
本科及以上学历，4年及以上研发经验
熟悉 Golang/Java/C++ 中的一种，熟悉 MySQL/Redis/CK/SR 等常见存储组件
有大型互联网可观测平台的开发经验，包括但不限于监控、报警、链路追踪、APM
具备良好的 系统思维、领域意识，有治理意愿、有技术洁癖
工作职责
负责滴滴可观测Metric、Log、Trace等系统的开发，致力于构建高效的可观测架构
参与技术迭代创新，探索AI体系的观测落地，推进AI在可观测平台的应用、提效
参与可观测体系治理，包括规范制定、框架维护、度量治理、运营平台等
优先资格
加分项：参与过可观测开源产品的二开、有社区贡献，有服务治理、Agent基建、数据平台的建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处行业头部企业，接触海量真实业务场景下的复杂技术问题，技术成长空间大
- 适合对底层架构感兴趣、追求技术极致、具备较强系统思维和治理能力的资深工程师
缺点 / 挑战
- 可观测数据量巨大，对系统性能、稳定性和成本优化要求极高，工作压力较大
角色解读
- 可向高级专家方向发展，深耕可观测性领域
- 或转向AI工程化方向，探索大模型与运维场景的结合
- 负责构建和维护滴滴核心的可观测系统（Metrics, Logs, Traces），确保海量数据的采集与分析能力
- 精通至少一种主流后端语言（Go/Java/C++），深入理解分布式系统监控、链路追踪原理及常用存储引擎
申请策略
- 强调自己在‘技术洁癖’和‘体系治理’方面的实际案例，展示对技术债务的清理能力和长期主义视角
- 突出大型高并发系统的开发经验，特别是监控、日志、链路追踪相关项目的具体成果和性能指标
- 深入学习OpenTelemetry等标准协议，了解AI in Ops的最新实践，提升代码规范和系统设计能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出遇到的瓶颈、解决方案的技术选型依据以及最终带来的量化收益
- 请介绍你设计过的最复杂的监控系统架构，遇到了哪些挑战？
- 如何平衡可观测数据的采集频率与系统性能开销？
- 在大规模集群下，如何保证日志和链路数据的完整性和一致性？
- 你对AI在可观测领域的应用有什么理解和设想？
- 复习分布式系统理论基础，准备1-2个深度技术案例，研究滴滴近期在技术博客上分享的可观测性相关文章
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活50
使命价值65
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
80较高
涉及AI落地和前沿技术探索，且有明确的开源和社区贡献加分项，提供良好的技术成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Java、C++、AI、可观测性、APM
成长机会探索AI体系的观测落地、参与技术迭代创新
业务类型cost_center
工作生活
50较低
互联网大厂核心研发岗，通常工作强度较高，JD未提及弹性工作或WLB相关福利，生活平衡可能受限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
通过提升系统稳定性和效率，间接支持公司业务运行，具有一定的职业成就感，但社会影响力相对中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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